Sztuczne sieci neuronowe, uczenie maszynowe i głębokie myślenie

Opis

Szkolenie oferuje wszechstronne spojrzenie na zaawansowane techniki sztucznej inteligencji, łącząc teorię sieci neuronowych z praktycznym uczeniem maszynowym i głębokim. Program prowadzi uczestników przez zaawansowane koncepcje, algorytmy oraz metodologie, umożliwiając zrozumienie i praktyczne wykorzystanie najnowszych osiągnięć w dziedzinie AI. Warsztaty praktyczne pozwalają na samodzielną implementację i eksperymentowanie z różnymi typami modeli.

Profil uczestnika

• Specjaliści ds. uczenia maszynowego
• Inżynierowie AI pracujący nad zaawansowanymi projektami
• Naukowcy zajmujący się badaniami nad AI
• Architekci rozwiązań ML/DL
• Doświadczeni programiści AI
• Eksperci ds. data science

Agenda

1. Zaawansowane sieci neuronowe
• Architektury głębokich sieci
• Mechanizmy uwagi
• Sieci rekurencyjne
• Transformery
2. Specjalistyczne techniki uczenia
• Transfer learning
• Uczenie wielozadaniowe
• Uczenie federacyjne
• Uczenie reinforcement
3. Implementacja zaawansowanych modeli
• Projektowanie architektur
• Strategie treningu
• Optymalizacja wydajności
• Debugowanie modeli
4. Rozwiązania produkcyjne
• Skalowalność modeli
• Optymalizacja zasobów
• Zarządzanie eksperymentami
• Monitoring produkcyjny

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik zdobędzie pogłębioną wiedzę z zakresu zaawansowanych technik sztucznej inteligencji. Będzie potrafił projektować i implementować złożone architektury sieci neuronowych. Rozwinie umiejętność stosowania zaawansowanych technik uczenia maszynowego w praktyce. Nauczy się optymalizować i dostrajać zaawansowane modele AI. Zdobędzie doświadczenie w implementacji nowoczesnych rozwiązań opartych o transformery i mechanizmy uwagi. Będzie potrafił zarządzać złożonymi projektami AI w środowisku produkcyjnym.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Praktyczna znajomość uczenia maszynowego
• Doświadczenie w implementacji sieci neuronowych
• Zaawansowana wiedza z matematyki i statystyki
• Znajomość frameworków deep learning

Zagadnienia

• Architektury głębokich sieci
• Mechanizmy uwagi
• Transfer learning
• Uczenie wielozadaniowe
• Transformery
• Optymalizacja modeli
• Zarządzanie eksperymentami
• Skalowalność rozwiązań
• Wydajność obliczeniowa
• Debugowanie modeli
• Metryki zaawansowane
• Wdrożenia produkcyjne

Poznaj naszą firmę